Doc2vec预测IMDB评论情感

本文内容源自于国外2015年的一篇博客，中文翻译可以在伯乐在线看到。可以整体了解一些word2vec和doc2vec的使用方法，但是由于时间过去很久了，gensim的api也发生了变化，因此特意重新在源代码基础上做了修改，也回顾一下word2vec和doc2vec的使用

环境要求

• python2.7或python3+

• gensim

• numpy

• matplotlib

情感分析基本原理

情感分析（Sentiment analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。利用情感分析这样的方法，可以通过情感评分对定性数据进行定量分析。虽然情感充满了主观性，但情感定量分析已经有许多实用功能，例如企业藉此了解用户对产品的反映，或者判别在线评论中的仇恨言论。

情感分析最简单的形式就是借助包含积极和消极词的字典。每个词在情感上都有分值，通常 +1 代表积极情绪，-1 代表消极。接着，我们简单累加句子中所有词的情感分值来计算最终的总分。显而易见，这样的做法存在许多缺陷，最重要的就是忽略了语境（context）和邻近的词。例如一个简单的短语“not good”最终的情感得分是 0，因为“not”是 -1，“good”是 +1。正常人会将这个短语归类为消极情绪，尽管有“good”的出现。

另一个常见的做法是以文本进行“词袋（bag of words）”建模。我们把每个文本视为 1 到 N 的向量，N 是所有词汇（vocabulary）的大小。每一列是一个词，对应的值是这个词出现的次数。比如说短语“bag of bag of words”可以编码为 [2, 2, 1]。这个值可以作为诸如逻辑回归（logistic regression）、支持向量机（SVM）的机器学习算法的输入，以此来进行分类。这样可以对未知的（unseen）数据进行情感预测。注意这需要已知情感的数据通过监督式学习的方式（supervised fashion）来训练。虽然和前一个方法相比有了明显的进步，但依然忽略了语境，而且数据的大小会随着词汇的大小增加。

Word2Vec 和 Doc2Vec

近几年，Google 开发了名为 Word2Vec 新方法，既能获取词的语境，同时又减少了数据大小。Word2Vec 实际上有两种不一样的方法：CBOW（Continuous Bag of Words，连续词袋）和 Skip-gram。对于 CBOW，目标是在给定邻近词的情况下预测单独的单词。Skip-gram 则相反：我们希望给定一个单独的词（见图 1）来预测某个范围的词。两个方法都使用人工神经网络（Artificial Neural Networks）来作为它们的分类算法。首先，词汇表中的每个单词都是随机的 N 维向量。在训练过程中，算法会利用 CBOW 或者 Skip-gram 来学习每个词的最优向量。

W(t) 代表当前的单词，而w(t-2)， w(t-1) 等则是邻近的单词

这些词向量现在可以考虑到上下文的语境了。这可以看作是利用基本的代数式来挖掘词的关系（例如：“king” – “man” + “woman” = “queen”）。这些词向量可以作为分类算法的输入来预测情感，有别于词袋模型的方法。这样的优势在于我们可以联系词的语境，并且我们的特征空间（feature space）的维度非常低（通常约为 300，相对于约为 100000 的词汇）。在神经网络提取出这些特征之后，我们还必须手动创建一小部分特征。由于文本长度不一，将以全体词向量的均值作为分类算法的输入来归类整个文档。

然而，即使使用了上述对词向量取均值的方法，我们仍然忽略了词序。Quoc Le 和 Tomas Mikolov 提出了 Doc2Vec 的方法对长度不一的文本进行描述。这个方法除了在原有基础上添加 paragraph / document 向量以外，基本和 Word2Vec 一致，也存在两种方法：DM（Distributed Memory，分布式内存）和分布式词袋（DBOW）。DM 试图在给定前面部分的词和 paragraph 向量来预测后面单独的单词。即使文本中的语境在变化，但 paragraph 向量不会变化，并且能保存词序信息。DBOW 则利用paragraph 来预测段落中一组随机的词（见图 2）。

选自《Distributed Representations of Sentences and Documents》

一旦经过训练，paragraph 向量就可以作为情感分类器的输入而不需要所有单词。这是目前对 IMDB 电影评论数据集进行情感分类最先进的方法，错误率只有 7.42%。当然，如果这个方法不实用，说这些都没有意义。幸运的是，一个 Python 第三方库 gensim 提供了 Word2Vec 和 Doc2Vec 的优化版本。

Doc2vec预测IMDB评论情感分析

一旦文本上升到段落的规模，忽略词序和上下文信息将面临丢失大量特征的风险。这样的情况下更适合使用 Doc2Vec 创建输入特征。我们将使用 IMDB 电影评论数据集 作为示例来测试 Doc2Vec 在情感分析中的有效性。数据集中包含了 25,000 条积极评论，25,000 条消极评论和 50,000 条未标记的电影评论。

数据准备

链接：https://pan.baidu.com/s/1snfuPB3 密码：v68x

导入依赖库

# gensim modulesfrom gensim import utilsfrom gensim.models.doc2vec import TaggedDocumentfrom gensim.models import Doc2Vec# numpyimport numpy as np# classifierfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport loggingimport sysfrom sklearn.metrics import roc_curve, aucimport matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

读取影评内容

with utils.smart_open('./data/pos.txt','r',encoding='utf-8') as infile:
    pos_reviews = []
    line = infile.readline()    while line:
        pos_reviews.append(line)
        line = infile.readline()with utils.smart_open('./data/neg.txt','r',encoding='utf-8') as infile:
    neg_reviews = []
    line = infile.readline()    while line:
        neg_reviews.append(line)
        line = infile.readline()with utils.smart_open('./data/unsup.txt','r',encoding='utf-8') as infile:
    unsup_reviews = []
    line = infile.readline()    while line:
        unsup_reviews.append(line)
        line = infile.readline()

数据划分

# 1 代表积极情绪，0 代表消极情绪y = np.concatenate((np.ones(len(pos_reviews)), np.zeros(len(neg_reviews))))

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(np.concatenate((pos_reviews, neg_reviews)), y, test_size=0.2)

创建TaggedDocument对象

Gensim 的 Doc2Vec 工具要求每个文档/段落包含一个与之关联的标签。我们利用 TaggedDocument进行处理。格式形如 “TRAIN_i” 或者 “TEST_i”，其中 “i” 是索引

import gensimdef labelizeReviews(reviews, label_type):
    for i,v in enumerate(reviews):
        label = '%s_%s'%(label_type,i)        yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(gensim.utils.simple_preprocess(v,max_len=100), [label])
x_train_tag = list(labelizeReviews(x_train, 'train'))
x_test_tag = list(labelizeReviews(x_test, 'test'))
unsup_reviews_tag = list(labelizeReviews(unsup_reviews, 'unsup'))

实例化Doc2vec模型

下面我们实例化两个 Doc2Vec 模型，DM 和 DBOW。gensim 文档建议多次训练数据，并且在每一步（pass）调节学习率（learning rate）或者用随机顺序输入文本。接着我们收集了通过模型训练后的电影评论向量。DM 和 DBOW会进行向量叠加，这是因为两个向量叠加后可以获得更好的结果

size = 100# 实例化 DM 和 DBOW 模型log.info('D2V')
model_dm = gensim.models.Doc2Vec(min_count=1, window=10, vector_size=size, sample=1e-3, negative=5, workers=3,epochs=10)
model_dbow = gensim.models.Doc2Vec(min_count=1, window=10, vector_size=size, sample=1e-3, negative=5, dm=0, workers=3,epochs=10)# 对所有评论创建词汇表alldata = x_train_tag
alldata.extend(x_test_tag)
alldata.extend(unsup_reviews_tag)
model_dm.build_vocab(alldata)
model_dbow.build_vocab(alldata)def sentences_perm(sentences):
    shuffled = list(sentences)
    random.shuffle(shuffled)    return (shuffled)for epoch in range(10):
    log.info('EPOCH: {}'.format(epoch))
    model_dm.train(sentences_perm(alldata),total_examples=model_dm.corpus_count,epochs=1)
    model_dbow.train(sentences_perm(alldata),total_examples=model_dbow.corpus_count,epochs=1)

获取生成的向量

获取向量有两种方式，一种是根据上面我们定义的标签来获取，另一种通过输入一篇文章的内容来获取这篇文章的向量。更推荐使用第一种方式来获取向量。

#第一种方法train_arrays_dm = numpy.zeros((len(x_train), 100))
train_arrays_dbow = numpy.zeros((len(x_train), 100))for i in range(len(x_train)):
    tag = 'train_' + str(i)
    train_arrays_dm[i] = model_dm.docvecs[tag]
    train_arrays_dbow[i] = model_dbow.docvecs[tag]
train_arrays = np.hstack((train_arrays_dm, train_arrays_dbow))
test_arrays_dm = numpy.zeros((len(x_test), 100))
test_arrays_dbow = numpy.zeros((len(x_test), 100))for i in range(len(x_test)):
    tag = 'test_' + str(i)
    test_arrays_dm[i] = model_dm.docvecs[tag]
    test_arrays_dbow[i] = model_dbow.docvecs[tag]
test_arrays = np.hstack((test_arrays_dm, test_arrays_dbow))#第二种def getVecs(model, corpus):
    vecs = []    for i in corpus:
        vec = model.infer_vector(gensim.utils.simple_preprocess(i,max_len=300))
        vecs.append(vec)    return vecs
train_vecs_dm = getVecs(model_dm, x_train)
train_vecs_dbow = getVecs(model_dbow, x_train)
train_vecs = np.hstack((train_vecs_dm, train_vecs_dbow))

预测

通过预测我们得到了88%的正确率，原论文为90+,这和我们训练的epoch有关系，也和众多的超参数有关系

classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(train_arrays, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001)

log.info(classifier.score(test_arrays, y_test))
y_prob = classifier.predict_proba(test_arrays)[:,1]

fpr,tpr,_ = roc_curve(y_test, y_prob)
roc_auc = auc(fpr,tpr)
plt.plot(fpr,tpr,label='area = %.2f' %roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.legend(loc='lower right')

image.png

word2vec预测

上面我们用doc2vec预测的，下面我们用word2vec进行预测看看差距有多大。为了结构化分类器的输入，我们对一篇文章所有词向量之和取均值。最后得到结果为72%

# gensim modulesfrom gensim import utilsfrom gensim.models import Word2Vec# numpyimport numpy as np# classifierfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport loggingimport sys
log = logging.getLogger()
log.setLevel(logging.INFO)

ch = logging.StreamHandler(sys.stdout)
ch.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
log.addHandler(ch)with utils.smart_open('./data/pos.txt','r',encoding='utf-8') as infile:
    pos_reviews = []
    line = infile.readline()    while line:
        pos_reviews.append(line)
        line = infile.readline()with utils.smart_open('./data/neg.txt','r',encoding='utf-8') as infile:
    neg_reviews = []
    line = infile.readline()    while line:
        neg_reviews.append(line)
        line = infile.readline()with utils.smart_open('./data/unsup.txt','r',encoding='utf-8') as infile:
    unsup_reviews = []
    line = infile.readline()    while line:
        unsup_reviews.append(line)
        line = infile.readline()# 1 代表积极情绪，0 代表消极情绪y = np.concatenate((np.ones(len(pos_reviews)), np.zeros(len(neg_reviews))))

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(np.concatenate((pos_reviews, neg_reviews)), y, test_size=0.2)import gensimdef labelizeReviews(reviews):
    print(len(reviews))    for i,v in enumerate(reviews):        yield gensim.utils.simple_preprocess(v,max_len=100)
x_train_tag = list(labelizeReviews(x_train))
x_test_tag = list(labelizeReviews(x_test))
unsup_reviews_tag = list(labelizeReviews(unsup_reviews))
size = 100# 实例化 DM 和 DBOW 模型log.info('D2V')
model = Word2Vec(size=200,window=10,min_count=1)# 对所有评论创建词汇表alldata = x_train_tag
alldata.extend(x_test_tag)
alldata.extend(unsup_reviews_tag)
model.build_vocab(alldata)import randomdef sentences_perm(sentences):
    shuffled = list(sentences)
    random.shuffle(shuffled)    return (shuffled)
log.info('Epoch')for epoch in range(10):
    log.info('EPOCH: {}'.format(epoch))
    model.train(sentences_perm(alldata),total_examples=model.corpus_count,epochs=1)# 对训练数据集创建词向量，接着进行比例缩放（scale）。size=200def buildWordVector(text):
    vec = np.zeros(size).reshape((1, size))
    count = 0.
    for word in text:        try:
            vec += model[word]
            count += 1.
        except KeyError:            continue
    if count != 0:
        vec /= count    return vecfrom sklearn.preprocessing import scale
train_vecs = np.concatenate([buildWordVector(gensim.utils.simple_preprocess(z,max_len=200)) for z in x_train])
train_vecs = scale(train_vecs)
test_vecs = np.concatenate([buildWordVector(gensim.utils.simple_preprocess(z,max_len=200)) for z in x_test])
test_vecs = scale(test_vecs)
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(train_vecs, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001)

log.info(classifier.score(test_vecs, y_test))

后续工作

参考GitHub上一篇文章比较word2vec与FastText

作者：听城
链接：https://www.jianshu.com/p/9b2b34fc0dcb